AI & Maatwerk LLM-integratie

We integreren AI waar het echte handmatige inspanning wegneemt binnen een systeem dat we al hebben gebouwd, in plaats van als los toegevoegde chatwidget. In onze pipeline voor webinardistributie herkent AI de clips en quotes die het publiceren waard zijn uit een volledige opname. In ons e-commerce ERP-werk brengt AI aan het licht welke productupdates en vermeldingen daadwerkelijk aandacht nodig hebben, verspreid over tientallen SKU's. Het doel is altijd een kleinere, duidelijk afgebakende taak die het model betrouwbaar kan uitvoeren, gekoppeld aan een workflow waarop een team al vertrouwt.

Wat is inbegrepen

• AI-ondersteunde contentextractie (herkenning van clips en quotes uit langere video's)
• AI-ondersteunde product- en catalogusaanbevelingen
• Maatwerk LLM-integratie in bestaande producten en workflows
• Retrieval en samenvatting van eigen (proprietary) data
• Modelevaluatie en betrouwbaarheidscontroles voordat een functie live gaat
• AI-functieontwerp met oog voor kosten en latency

Hoe we dit aanpakken

1. 1

   Zoek de afgebakende taak, niet de brede visie

   We zoeken naar één specifieke, duidelijk afgebakende taak binnen een bestaande workflow, geen algemene AI-functie die los aan een product wordt gehangen.

2. 2

   Prototype vroeg met echte data

   We testen het model vanaf week één tegen echte, productie-achtige input, want demodata verbergt precies de faalscenario's die er in de praktijk toe doen.

3. 3

   Bouw een evaluatieset voordat je live gaat

   We maken een gelabelde set echte voorbeelden die moet blijven slagen terwijl we prompts of retrieval aanpassen, zodat regressies worden opgemerkt voordat een klant ze vindt.

4. 4

   Ontwerp voor kosten, latency en gecontroleerd falen

   Welk model welke zoekopdracht afhandelt, wanneer wordt teruggevallen op een mens, en wat er gebeurt als het model niet zeker is, zijn expliciete productbeslissingen, geen bijzaak achteraf.

Veelgestelde vragen

Bekijk het in de praktijk